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.gitattributes

@@ -0,0 +1,2 @@
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.jsonl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

CHANGELOG.md

@@ -0,0 +1,10 @@
+# 变更记录
+
+## 1.0.0 — 2026-08-27
+
+- 首次正式发布候选；
+- 包含 10,050 条简体中文 SFT 记录；
+- 使用标准 `messages` 对话结构；
+- 每条保留来源 URL、修订日期和许可字段；
+- 提供 18 维自动质量分数；
+- 完成 UTF-8、结构、唯一性、来源、许可、PII 模式、简体规范化和压缩分片检查。

DATASET_SCHEMA.json

@@ -0,0 +1,19 @@
+{
+  "format": "JSON Lines compressed with gzip",
+  "split": "train",
+  "path": "data/train.jsonl.gz",
+  "record_count": 10050,
+  "fields": {
+    "id": "string; unique record identifier",
+    "messages": "list<{role: string, content: string}>; user then assistant",
+    "source": "string; construction source label",
+    "source_url": "string; Chinese Wikipedia source page",
+    "license": "string; CC-BY-SA-4.0",
+    "revision_date": "string; YYYY-MM-DD",
+    "crawl_date": "string; YYYY-MM-DD",
+    "domain": "string; automatically assigned domain",
+    "quality_score_18d": "number; heuristic score from 0 to 100",
+    "quality_dimensions_18d": "object; 18 heuristic dimension scores",
+    "metadata": "object; provenance and processing metadata"
+  }
+}

LICENSE

@@ -0,0 +1,12 @@
+SFT-General-Simplified.Chinese-10K is distributed under the Creative Commons
+Attribution-ShareAlike 4.0 International license (CC BY-SA 4.0).
+
+Human-readable summary:
+https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
+
+Legal code:
+https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode
+
+The source material is attributed to Chinese Wikipedia contributors. See
+NOTICE.md and the per-record source_url and revision_date fields for source,
+attribution, and modification information.

NOTICE.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# 来源、署名与修改声明
+
+## 来源
+
+本数据集的源内容来自中文维基百科贡献者。原始页面可通过每条记录的 `source_url` 访问；`revision_date` 记录本地构建时使用内容对应的修订日期。页面的完整作者贡献历史可从相应维基百科页面的“查看历史”获取。
+
+- 来源项目：中文维基百科
+- 项目网址：https://zh.wikipedia.org/
+- 转储入口：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/
+- 源内容许可：Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International（CC BY-SA 4.0）
+- 许可摘要：https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
+- 许可法律文本：https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode
+
+## 所做修改
+
+与来源内容相比，本发布包可能进行了：页面提取、模板与导航清理、异常字符和空白规范化、个人信息模式过滤、繁体字形转简体、部分地区用语替换、段落/标题整理、长度和质量过滤、来源边界提示添加、指令构造、对话字段转换、自动评分和压缩分片。
+
+这些修改由数据集发布者完成，不代表 Wikimedia Foundation、维基百科或任何原贡献者认可本数据集、评分方法、训练目标或下游模型。
+
+## 下游使用者须知
+
+在共享本数据集或其适配版本时，应：
+
+1. 保留合理的作者/来源署名；
+2. 保留或提供原材料链接；
+3. 提供 CC BY-SA 4.0 链接或文本；
+4. 清楚注明你所做的修改；
+5. 在适用范围内按相同许可共享适配内容；
+6. 不增加会限制许可所允许行为的法律条款或技术措施。
+
+本文件是发布工程说明，不构成法律意见。
+

README.md

@@ -0,0 +1,194 @@
+---
+language:
+- zh
+license: cc-by-sa-4.0
+task_categories:
+- text-generation
+pretty_name: SFT-General-Simplified.Chinese-10K
+size_categories:
+- 10K<n<100K
+annotations_creators:
+- machine-generated
+language_creators:
+- found
+source_datasets:
+- original
+tags:
+- sft
+- instruction-tuning
+- simplified-chinese
+- wikipedia
+- reasoning
+- datasets
+- 10k
+- training
+- OysterCoreAI
+configs:
+- config_name: default
+  data_files:
+  - split: train
+    path: data/train.jsonl.gz
+---
+
+# SFT-General-Simplified.Chinese-10K 概况介绍（Hugging Face版）
+
+Hugging Face仓库：`OysterCoreAI/SFT-General-Simplified.Chinese-10K`
+
+`SFT-General-Simplified.Chinese-10K` 是一个面向简体中文监督微调（SFT）研究的指令—回答数据集，针对数据源以及数据质量做出了严格把控和筛选，共 10,050 条记录。内容从中文维基百科开放转储的一手条目中提取并进行规则化任务构造；没有使用 Belle、MOSS-SFT、Alpaca-Chinese 或其他既有 SFT/指令数据集作为数据源。
+
+> **重要边界：** 本数据集通过自动清洗、三层次筛选、定向数据收集、双逻辑 18 维评分和独立发布审计，但没有做到逐句人工事实核验，也没有完成真实模型训练消融实验。自动分数是筛选指标，并非事实正确率、法律意见或模型效果保证。高风险场景使用前请另行人工复核。
+
+## 训练集数据概览
+
+| 项目 | 结果 |
+|---|---:|
+| 记录数 | 10,050 |
+| 语言 | 中文（简体规范化目标） |
+| 数据分片 | `train` |
+| 内容来源 | 中文维基百科开放转储 |
+| 源内容与发布许可 | CC BY-SA 4.0 |
+| 自动评分均值 | 93.2686 / 100 |
+| 自动评分中位数 | 93.3333 / 100 |
+| 自动评分范围 | 90.0000–96.6667 |
+| 90–94 分 | 8,985（89.403%） |
+| 95–100 分 | 1,065（10.597%） |
+
+领域分布包括法律与公共治理、历史与文化、地理与环境、科学与技术、生活与健康、中文语言与文学、社会与人文以及综合百科。领域标签来自自动规则，仅供统计与采样参考。
+
+## 训练集数据结构
+
+发布分片位于 `data/train.jsonl.gz`。解压后每行是一个完整 JSON 对象：
+
+```json
+{
+  "id": "1",
+  "messages": [
+    {"role": "user", "content": "指令文本"},
+    {"role": "assistant", "content": "回答文本及来源边界"}
+  ],
+  "source": "new_high_quality_18d",
+  "source_url": "https://zh.wikipedia.org/wiki/...",
+  "license": "CC-BY-SA-4.0",
+  "revision_date": "YYYY-MM-DD",
+  "crawl_date": "YYYY-MM-DD",
+  "domain": "领域标签",
+  "quality_score_18d": 93.3333,
+  "quality_dimensions_18d": {},
+  "metadata": {}
+}
+```
+
+`messages` 可直接映射到常见聊天模板。`source_url` 和 `revision_date` 用于追溯来源页面及编辑历史；`quality_score_18d` 和各维度分数均为自动评估结果。
+
+## 加载方法
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset("OysterCoreAI/SFT-General-Simplified.Chinese-10K")
+print(dataset)
+print(dataset["train"][0]["messages"])
+```
+
+流式加载可以减少本地缓存占用：
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset(
+    "OysterCoreAI/SFT-General-Simplified.Chinese-10K",
+    split="train",
+    streaming=True,
+)
+first_record = next(iter(dataset))
+print(first_record["messages"])
+```
+
+也可以直接读取下载后的压缩分片：
+
+```python
+import gzip
+import json
+
+with gzip.open("data/train.jsonl.gz", "rt", encoding="utf-8") as file:
+    for line in file:
+        record = json.loads(line)
+        messages = record["messages"]
+```
+
+## 构建流程
+
+1. 从中文维基百科开放转储提取带来源和修订日期的页面文本；
+2. 执行许可白名单、长度、中文主体、PII、广告、乱码和结构检查；
+3. 清理模板、异常空白、不可打印字符、空占位符和格式残留；
+4. 使用 OpenCC 并结合术语表进行繁体字形和部分地区用语规范化；
+5. 仅依据来源文本构造带条件、证据和输出约束的指令—回答记录；
+6. 使用两套独立启发式逻辑进行 18 维评分，并逐维取较低分；
+7. 对 95 分及以上记录执行附加对抗检查；
+8. 执行精确去重、近重复控制、UTF-8 严格解码和发布包一致性验证。
+
+## 18 维自动质量评估
+
+评估维度为：指令价值、事实可靠性、推理与思维链价值、训练信号清晰度、领域代表性与多样性、语法与表达规范性、安全与合规性、语言自然度、长度适配性、知识价值与新颖性、结构与可读性、信息密度、幻觉诱导风险、过拟合风险、指令多样性贡献、梯度贡献效率、输出可控性和负样本免疫力。
+
+准入规则要求总分不低于 90，所有维度不低于 4，且信息密度为 5。最终自动评估显示 10,050 条全部通过。详细统计见 [`quality/QUALITY_REPORT.md`](quality/QUALITY_REPORT.md) 和 [`quality/quality_summary.json`](quality/quality_summary.json)。
+
+请勿将这些启发式分数解释成经过人工专家逐条认证的标签。“梯度贡献效率”等指标尤其需要真实训练实验才能进一步验证。筛选数据必须满足合法合规这一硬性要求。
+
+## 许可、署名和修改声明
+
+源内容来自中文维基百科贡献者，并依据 [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 使用。发布内容进行了摘取、清洗、简体规范化、结构整理、指令包装和筛选，因此本发布包采用 **CC BY-SA 4.0**。
+
+合理署名通过以下方式提供：
+
+- 本 Dataset Card 与 [`NOTICE.md`](NOTICE.md) 明确说明来源、许可和修改；
+- 每条记录保留原页面 `source_url` 与 `revision_date`；
+- 原贡献者列表可通过对应维基百科页面的“查看历史”获得。
+
+共享本数据集或其适配版本时，应保留合理署名、原材料链接和许可链接，注明所做修改，并在 CC BY-SA 4.0 要求适用时采用相同许可。不得暗示 Wikimedia Foundation、维基百科或原贡献者认可本数据集、自动评分、下游模型或具体使用方式。详见 [`LICENSE`](LICENSE) 和 [`NOTICE.md`](NOTICE.md)。
+
+## 适用场景
+
+- 简体中文 SFT 和聊天模板研究；
+- 可追溯来源的知识整理与证据约束训练；
+- 中文数据清洗、过滤和质量评估实验；
+- 领域采样、训练配比和消融研究。
+
+## 不建议的使用场景
+
+- 将本数据集当作无需核验的事实金标准；
+- 医疗、法律、金融等高风险自动决策；
+- 人物画像、身份识别或隐私推断；
+- 单独用作模型事实正确率测试集；
+- 违反 CC BY-SA 4.0、适用法律或第三方权利的用途。
+
+## 已知限制
+
+- 来源集中于中文维基百科，体裁与来源机构的多样性有限；
+- 指令由规则构造，尽管模板经过多样性控制，仍可能存在风格偏斜；
+- 百科页面可能含过时、争议、不完整或编辑错误的信息；
+- 自动简体规范化不能保证所有专名、引文和语境都符合单一地区的用语偏好；
+- 数据中可能出现历史冲突、政治、疾病等敏感但具有百科性质的主题；
+- 当前仅提供训练集。建议按 `source_url` 分组后自行划分验证集，避免来源泄漏；
+- 尚未通过基线模型训练、Loss 曲线比较或人工盲评证明实际增益。
+
+## 删除、更正与安全反馈
+
+若发现疑似隐私、权利、许可、事实或安全问题，请在仓库 Discussion 中仅提供记录 `id`、`source_url` 和简短问题描述；不要再次公开粘贴敏感信息。维护者应在确认后通过新版本删除或更正，并在变更记录中说明。
+
+## 引用建议
+
+使用本数据集时，请引用数据集仓库，并保留相关记录指向的中文维基百科来源。可使用：
+
+```bibtex
+@dataset{sft_general_simplified.chinese_10k_2026,
+  title  = {SFT-General-Simplified.Chinese-10K},
+  author = {OysterCoreAI},
+  year   = {2026},
+  note   = {Derived from Chinese Wikipedia content under CC BY-SA 4.0}
+}
+```
+
+## 版本记录
+
+- `1.0.0`：10,050 条；标准 `messages` 格式；逐条来源与许可字段；采用多层次严格自动筛选和18维度自行评估；发布前独立审计。

SHA256SUMS

@@ -0,0 +1,12 @@
+0913378cbe17eba9345a10962fd6d31072cbfd8187faa10edf36d523c09a5c60  .gitattributes
+51f6f1e631a7ab00e190916498aef17f82653124af618bc2e01d4fc2b5c8953d  CHANGELOG.md
+6f038e35fefe597ca1e5cf9fef432ccd05fe8987d88186eafa74a823c90a48df  data/train.jsonl.gz
+740c6f9201926678f5f82596261be039ac4b0dbdd4fa11f92198e1b4e3224427  DATASET_SCHEMA.json
+d64ddfd3aa0378448817beb1b5d02d4449b735d54a79c1a7f935087214231e26  LICENSE
+d7ecf2c4f2bc0f0ccb823207c7abfe9d87af69b4683c67662e8f6639d59448bd  NOTICE.md
+faf58846f104e059710c7912796dd51143eda6b5f8a49e21530a24b80d445fa6  quality/PREFLIGHT_REPORT.md
+4e7f00dbcda26ceae358037a2b0ff50c596eda1e341a04dab2dc48b730bc83e1  quality/preflight.json
+c17e4b948d87251d2f1f074699e1eb8d408074d70415f9d193b7b65287306946  quality/QUALITY_REPORT.md
+0b51cce730f4b72ea18c85f2b04bc68442bd95c512af1c7db01593a220120b60  quality/quality_summary.json
+681f63c4fe9ca1eb2a2a75cda2e9dd3225335d7836031680bc6fe40992213e84  quality/release_audit.json
+d750117dfc57fa533fa5a2a6a3d4e26baf968ed519c05a16d86b59f6cfaf7512  README.md

data/train.jsonl.gz

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:6f038e35fefe597ca1e5cf9fef432ccd05fe8987d88186eafa74a823c90a48df
+size 24808368

quality/PREFLIGHT_REPORT.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+# 发布前检查报告
+
+- 状态：`pass_with_warnings`
+- 记录数：10050
+- 唯一 ID：10050
+- 唯一来源 URL：10050
+- 自动分数：90.0000–96.6667，均值 93.2686
+- 发布分片 SHA-256：`6f038e35fefe597ca1e5cf9fef432ccd05fe8987d88186eafa74a823c90a48df`
+- 原始数据 SHA-256：`ba46f2393c228b73deade339a8a474a7fce411c4ac806ac5aa8555a63eae5654`
+
+## 自动警告
+
+- `regional_term:专案`：96 条
+- `regional_term:影片`：261 条
+- `regional_term:硬体`：58 条
+- `regional_term:资讯`：4 条
+
+警告不等于每条都不可用，但说明当前数据不应宣传为“完全无噪声”或“全部严格大陆简体表达”。正式公开前建议按领域分层人工抽查至少 100 条，并重点检查上述命中记录。
+
+## 评分边界
+
+所有记录的自动 18 维总分均不低于 90，但评分是规则系统输出，不是独立专家人工复核，也不是训练效果实验。发布时必须保留 Dataset Card 中的这一限制说明。

quality/QUALITY_REPORT.md

@@ -0,0 +1,82 @@
+# 发布前质量验收报告
+
+## 验收结论
+
+本发布包包含 10,050 条简体中文 SFT 记录。按既定 18 维双逻辑评分和独立于评分器的发布审计，10,050 条全部满足自动准入条件；最低总分为 90.0000，未发现阻断发布的结构、编码、许可元数据或唯一性错误。
+
+该结论表示“通过当前自动规则”，不表示逐句人工事实认证、正式法律审查或真实训练效果验证。
+
+## 核心结果
+
+| 检查项 | 结果 |
+|---|---:|
+| 总记录数 | 10,050 |
+| 18 维准入数 | 10,050（100%） |
+| 唯一 ID | 10,050 |
+| 唯一来源 URL | 10,050 |
+| 唯一正文哈希 | 10,050 |
+| 最低分 | 90.0000 |
+| 平均分 | 93.2686 |
+| 中位数 | 93.3333 |
+| 最高分 | 96.6667 |
+| 90–94 分 | 8,985（89.403%） |
+| 95–100 分 | 1,065（10.597%） |
+| 许可 | 10,050 条均为 CC-BY-SA-4.0 |
+
+## 检查范围
+
+- UTF-8 严格解码、Unicode 替换字符和不可打印控制字符；
+- JSONL 一行一对象、字段完整性、连续 ID 和消息角色顺序；
+- 来源 URL、修订日期、许可字段与数据集声明一致性；
+- 精确正文重复和来源 URL 重复；
+- PII 正则模式、活动脚本标签、空格式占位符和长重复字符；
+- OpenCC 简体转换幂等性与明确地区技术术语；
+- 18 维双逻辑取低分、硬性维度门槛和 95 分附加对抗规则；
+- gzip 分片可完整流式解压并逐行解析。
+
+## 领域分布
+
+| 领域 | 数量 | 占比 |
+|---|---:|---:|
+| 法律与公共治理 | 1,862 | 18.5274% |
+| 历史与文化 | 1,822 | 18.1294% |
+| 地理与环境 | 1,695 | 16.8657% |
+| 科学与技术 | 1,512 | 15.0448% |
+| 生活与健康 | 1,061 | 10.5572% |
+| 中文语言与文学 | 815 | 8.1095% |
+| 综合百科 | 815 | 8.1095% |
+| 社会与人文 | 468 | 4.6567% |
+
+## 关键维度均值
+
+| 维度 | 均值（满分 5） |
+|---|---:|
+| 事实可靠性 | 4.0000 |
+| 推理与思维链价值 | 4.0000 |
+| 领域代表性与多样性 | 4.0000 |
+| 信息密度 | 5.0000 |
+| 幻觉诱导风险 | 4.7662 |
+| 过拟合风险 | 4.8747 |
+| 指令多样性贡献 | 4.4248 |
+| 梯度贡献效率 | 4.2086 |
+| 输出可控性 | 5.0000 |
+| 负样本免疫力 | 4.9768 |
+
+## 防虚高说明
+
+两套独立启发式评分逻辑对同一记录分别打分，各维度取较低值。达到 95 分的记录还需通过附加对抗规则。评分器未把“有来源 URL”直接等同于“事实全部正确”，事实可靠性统一保持保守上限；推理和梯度贡献也未因篇幅较长自动给满分。
+
+## 限制与剩余风险
+
+1. 未进行逐句人工事实核验，来源页面本身可能存在错误或时效性问题。
+2. 未执行真实模型训练和消融实验，因此不能从自动评分推导 Loss 或泛化增益。
+3. 来源集中于中文维基百科，数据来源多样性仍有限。
+4. “影片、资讯、专案”等词在大陆简体语境中可能合法出现，也可能具有地区偏好；为避免破坏专名和法律语境，未进行无上下文强制替换。
+5. 隐私和安全检查为规则扫描，不可能证明绝对零风险。公开后应保留删除与更正渠道。
+
+## 建议的发布后监测
+
+- Dataset Viewer 随机检查至少 100 条，并覆盖全部领域；
+- 首次训练前按来源 URL 分组切分，检测模板和来源泄漏；
+- 记录用户报告的错误 ID，在后续版本中提供删除或更正清单；
+- 使用至少一个基线模型进行小规模消融，比较验证 Loss、指令遵循率、事实性和领域泛化。

quality/preflight.json

@@ -0,0 +1,34 @@
+{
+  "release_file": "data/train.jsonl.gz",
+  "record_count": 10050,
+  "unique_ids": 10050,
+  "unique_source_urls": 10050,
+  "license_distribution": {
+    "CC-BY-SA-4.0": 10050
+  },
+  "domain_distribution": {
+    "社会与人文": 468,
+    "中文语言与文学": 815,
+    "生命与健康": 1061,
+    "法律与公共治理": 1862,
+    "科学与技术": 1512,
+    "历史与文化": 1822,
+    "地理与环境": 1695,
+    "综合百科": 815
+  },
+  "automatic_score": {
+    "minimum": 90.0,
+    "mean": 93.2686,
+    "maximum": 96.6667
+  },
+  "warnings": {
+    "regional_term:专案": 96,
+    "regional_term:影片": 261,
+    "regional_term:硬体": 58,
+    "regional_term:资讯": 4
+  },
+  "release_sha256": "6f038e35fefe597ca1e5cf9fef432ccd05fe8987d88186eafa74a823c90a48df",
+  "canonical_input_sha256": "ba46f2393c228b73deade339a8a474a7fce411c4ac806ac5aa8555a63eae5654",
+  "blocking_errors": [],
+  "status": "pass_with_warnings"
+}

quality/quality_summary.json

@@ -0,0 +1,528 @@
+{
+  "generated_at": "2026-08-26T16:07:53.813511+00:00",
+  "input_file": "SFT-General-Simplified.Chinese-10K.jsonl",
+  "input_sha256": "ba46f2393c228b73deade339a8a474a7fce411c4ac806ac5aa8555a63eae5654",
+  "record_count": 10050,
+  "method": "18维等权平均×20；双规则逐维取低分；≥95分须通过对抗测试",
+  "admission_rule": "总分≥90、18维均≥4且信息密度=5",
+  "score_statistics": {
+    "mean": 93.2686,
+    "median": 93.3333,
+    "minimum": 90.0,
+    "maximum": 96.6667
+  },
+  "admitted_count": 10050,
+  "admitted_percentage": 100.0,
+  "replacement_pool_count": 0,
+  "score_interval_distribution": [
+    {
+      "interval": "0–59",
+      "count": 0,
+      "percentage": 0.0
+    },
+    {
+      "interval": "60–69",
+      "count": 0,
+      "percentage": 0.0
+    },
+    {
+      "interval": "70–79",
+      "count": 0,
+      "percentage": 0.0
+    },
+    {
+      "interval": "80–84",
+      "count": 0,
+      "percentage": 0.0
+    },
+    {
+      "interval": "85–89",
+      "count": 0,
+      "percentage": 0.0
+    },
+    {
+      "interval": "90–94",
+      "count": 8985,
+      "percentage": 89.403
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+    {
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